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机器学习中的数学--第1章向量和它的朋友们

2021-04-25 23:04:50  阅读:147  来源: 互联网

标签:表示 机器 -- 空间 箭头 维度 方向 向量


向量是指具有大小和方向的量,在物理学中,通常将向量称作矢量。其实我们在初中就接触过向量。表示每种力的带箭头的线段就是向量,箭头的方向表示向量的方向。线段的长度表示向量的大小。

相应地,没有方向的量,称为标量。

1.1向量家庭的基本成员

关于向量有许多概念。

1.1向量的表示和模长

在数学中,向量仍然可以用带箭头的线段来表示,如图1.2所示是一个在平面的直角坐标系中的向量。

注:向量未必是直的,也存在曲线的向量。

一般地,向量符号在印刷体中用粗体字母表示。

a   b   V  PQ

手写体应在字母加一个指赂右侧的小箭头。

\overrightarrow{AB}   

其实使用不加任何修饰的普通字母或你自已发明的符号也一样,只能在上下文清楚地表达即可,对于向量的箭头表示法来说

半箭头和全箭头一样,表示的向量没什么区别,本书统一用半箭头。

向量是表示大小和方向的量,它并没有规定的起点和终点。所以相同的赂量可以画在任何位置。

两个向量者可以表示(-1,2)它们的方向和长度相同,可以说(-1,2)是一族赂量,有无限种几何表示法,实际上一族向量都是一个标准向量的平移得到。因为同族向量具有相同的性质,通常

为了简单起见,将标准向量以原点作为起点。

向量也有很多代数表示法,下面几种都可以表示同一种向量。

a=

向量的大小称为向量的模,它是一个标量,在平面直角坐标系中,a的模长表示为:

|a|= ^{\sqrt[]{x*x+y*y}}

有时候a的模长也称为a的二范数,这里|a|可不是绝对值,算是数学中的符号重用。

维度和分量

在机器学习中,经常把一个有n个特征的训练样本称为一个n的维向量,如何理解n维的概念

我们比较熟悉的空间概念是二维平台和三维空间。空间的每一维度都可以代表任意事物,这完全取决于你对每一个维度的定义。

多维空间只是个概念,不要试图在平面上通过几何的方式描述四维以及四维以上的空间。实际上多维空间很常,比如关系型数据库就可以看成一个多维空间。

表的每个字段代表了空间的一个维度。

可以看到,维度的内容不仅仅包含数量,同样也可以包含文字,只是为了能够计算,需要制定一些规则将文字转成数字。

n的空间用^{{a_{}}^{b}}表示,上标n表示空间的维度,比如二维空间R2

向量在某一维度上的值称为向量在该维度上的分量,比如R3空间 a= (1,2,9),a 在三个维度的分量分别是1,2,9 

单位向量和零向量

所有分量都为0的向量是零向量,由于零向量被压缩成一个点,所以零向量没有方向。原点就是典型的零向量,零向量用大写字母O表示。也可以直接用0表示。

 

 

标签:表示,机器,--,空间,箭头,维度,方向,向量
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